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基于脑电和眼电的疲劳检测方法的研究

         
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cqvip:本研究提出了一种基于前额单通道的脑电信号和脑电信号中的眼电信号特征来检测疲劳状态的研究方法。在实验室环境下,对招募的435名被试进行研究。为确保疲劳状态计算数据的真实有效性,前期对每帧数据进行噪声检测,再利用视频文件和KSS评分人为标定被试的真实疲劳状态,最终通过设置特征融合多项式方式,计算疲劳状态指数,从而确定疲劳状态,并对采集的100名地铁司机的脑电信号进行了验证。基于上述方法得到的实验室数据疲劳段的识别准确率为96.80%,误报率为3.35%。基于司机的脑电信号,得到93.10%的疲劳识别准确率和3.79%的误报率。通过真实情况下地铁司机数据的算法验证,结果证明了此算法对于疲劳检测的有效性,为将来地铁司机驾驶疲劳检测奠定了基础。

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